广深双地联动，AI赋能增效：总部专项培训圆满收官
2026广深总部AI增效特训完美落幕中国·广州｜深圳在人工智能技术飞速演进的时代，我们的核心关切在于：如何让智能体切实赋能工作，而非仅止步于对话交互。5月27日于广州总部联合国会议室、6月1日于深圳总部银河厅，两场AI智能体专项培训相继成功举办，广深两地同仁齐聚，共同启程“AI增效”的实战征途！本次特训特邀数字化顾问关老师担纲主讲，为广深两地员工呈现前沿且实用的AI课程。广深两地，分场同步推进鉴于地域差异与实操需求，培训分设广州、深圳两场独立进行。虽时间相隔数日，但两地学员的学习热情同样高涨，现场氛围热烈
AI时代提效指南 01|WorkBuddy:从问答工具到项目推进器的AI进化
把经验、问题和思考，写成可复用的航海图如果你已经不满足于让 AI 回答问题，而是想让它进入真实项目，帮你整理资料、拆解内容、沉淀流程，这篇文章先帮你判断 WorkBuddy 值不值得研究。这篇适合你，如果你也遇到过：资料越来越多，但真正用起来很难；想法不少，但文章、笔记、资料包推进很慢；想让 AI 不只聊天，而是帮你完成一个具体任务。现在 AI 工具太多了。每天都有人推荐新网站、新插件、新模型、新智能体。但我越来越觉得，普通人真正缺的，不是再多收藏几个工具名字。真正缺的是想清楚：这个工具能不能进入我的真实
AI断电，业务还能转？深度解析AI原生
本文约4800字，阅读时间约为13分钟最近与几家互联网巨头的朋友交流，发现了一个颇为有趣的现象。各团队都在积极引入AI，并非出于被动，而是出于自觉。无论是阿里还是字节，内部涌现出大量AI工具、助手和工作流，各团队自建自用，呈现出百花齐放的态势。乍看之下这似乎是好事，意味着AI正在真正落地。但若深究下去，你会发现大多数团队对AI的理解仍停留在同一个维度——提效。将原本两小时的工作压缩至半小时，将三人活变成一人干，将沟通流程简化为点击按钮。这些固然是进步，但格局未免太小。「大多数人眼中的AI，仍局限于提效层面
AI越自动化，为何人反而更忙？
很多老板引入 AI 时，往往抱有这种想法：工具越强，干活越省力。但现实往往截然相反。我个人的感触很深。引入 AI 后，许多以前做不到、做不来、没空做的事，现在都能干了。文章能迅速草拟，资料能快速归纳，方案能快速成型，代码和工具也能迅速搭建。症结在于，AI 并没有把全流程端到端地做完。它生成初稿后，还得人去判断；产出方案后，还得人去筛选；写出代码后，还得人去测试、集成、上线；整理出行动项后，还得人去确认、派发、跟进。于是，许多琐碎任务累积叠加，人反而更忙了。或许未来，很多工作真能实现端到端自动化，中间无需人
智能阅读月：AI赋能工作新方式
智能制造悦读专栏解锁AI 实干增效书香伴成长 阅读拓新知「每月一书」，以阅读拓宽认知，以工具积蓄力量，让书香赋能成长。制造每月精选一本贴合工作实践、助力思维提升的书籍，与大家共读共进。本期以 “实干增效” 为主题，拥抱AI，以AI破局，用书中智慧赋能制造实践，让阅读之力，化为提质增效、持续突破的动力。拥抱 AI传统制造深耕实干，智能制造拥抱新知。从人工劳作、流程繁琐，到智能工具赋能、效率升级，我们顺势而为、主动求变。以学习接轨数字时代，以 AI 破局，用 AI 优化岗位流程，让传统匠心融合智能力量，推动制
AI提效的真正障碍：不是技术问题，是管理认知问题
当前团队探讨AI编程时，最普遍的顾虑包括：这些顾虑确实值得关注。但在实际的团队环境中，比AI幻觉更值得警惕的往往是另一种现象：不提供工具预算，不搭建基础设施，不给予试错余地，不优化协作流程，不补充业务背景，却期望交付效率瞬间翻倍。这不是真正的AI转型。这是管理认知偏差。相当多的人对AI的认知还停留在一个过于简化的逻辑：实际情况远比这复杂。AI能够提升代码编写的吞吐量，但软件开发远不止编码这一环。一项功能从需求提出到最终上线，至少涉及：AI主要加速的是中间部分。首尾的上下文理解、验证测试、治理规范、协作环节
别被AI提效忽悠了，Oracle运维这些场景AI真没用
如今满世界都在宣扬"AI提效"，仿佛若是不用AI便显得过时了。我也跟风尝试了三个月。老实说，某些场景确实很高效——AWR报告五分钟出结果，巡检脚本十秒生成，遇到ORA报错也不必再翻Metalink了。但今天不想谈论这些。今天我想谈谈那些AI完全无能为力的场景。这不是泼冷水，而是经过三个月的使用后，我觉得这比谈论"AI有多好用"更值得分享。周二下午，生产数据库查询变慢。我把AWR报告扔给AI，它说"db file sequential read等待时间偏高，可能是IO
AI提效 | 邮件写作不再犯难?十分钟轻松搞定职场沟通
职场人士写工作邮件时常常陷入困境：打开邮箱，思绪万千，写了又删。本来只是想清楚表达事情，可一想到收件人是上司、同事、客户或不太熟悉的跨部门同事，就会犹豫不决：语气会不会太生硬？会不会显得不够专业？会不会表达不清楚？发出去会不会留下不好的印象？结果本该3分钟发出的邮件，硬是改了半小时。这种困扰我深有体会，刚入职那几年，写工作邮件我也特别紧张。尤其是要发给不熟悉的人、跨部门协作对象，或者需要说明问题、推动工作时，总担心哪句话说得不够恰当。后来把AI应用到这个场景后，我现在写这类邮件，基本10分钟就能搞定。不是
AI提效的核心，在于流程拆解
提升效率的起点，并非钻研AI技术。 今日探访了坐落于南湖未来科学园的“实在智能”，这是一家专注企业提效的AI厂商。团队深耕八载，如今规模逾三百人，服务客户涵盖央企及各大电商平台。 演示虽精彩，但我印象最深的并非其技术有多强悍，而是其处理提效问题的通用逻辑：无论对企业还是个人，核心都在于将任务拆解。首先需将任务细化，精确到每一个动作，随后再将重复性工作交给AI执行。 以电商场景下的“商品上架”自动化为例，这并非AI随心所欲，而是由人工先行梳理：需打开哪个页面、填写哪些字段、在何种条件下跳过或暂停。 流程梳理
AI提效 | 普通人学AI别贪多,先掌握这5个实用场景就够了
最近跟朋友们聊天，AI成了绕不开的话题，但大家普遍遇到的问题是：听过不少、见过不少、收藏了不少，真正用到工作中却还是无从下手。教程存了一堆、Prompt技巧学了很多、工具名字也能说出几个，可真正上班用起来还是犯难：开会只能手写记录、写汇报对着空白页发呆、改文案一个字一个字抠、看长篇资料硬着头皮读、英文材料翻译得头疼...很多人不是不想学AI，而是网上的教程对普通人太不友好了。要么教你怎么画炫酷图，要么教你做智能体、写代码、搭建工作流。看起来很牛，但对大多数上班族来说，根本没法实际应用。其实对普通人来说，学
AI写代码了还要加班？老板只看前半句，真相扎心了
今天鸭鸭看到一个真实的话题。36氪提到AI工具确实让程序员编码效率提升了，比如团队编码时间缩短40%，整体效率提升20%。听起来很爽，但评论区和很多一线同学的体感没那么爽。“我不明白，AI发展不是让我们5点下班，而是让我们加班到10点。”“AI到来后，节奏变快了。管理层觉得AI能极大提效，以前一周的活现在两天要交。”“考核变了，看代码量排行榜。有人全靠AI，代码量拉高，大家被迫对标。现在比谁用AI多，甚至看Token数。”从这些讲述里能感觉到，行业气氛在变，大家被迫提速。代码写快了，需求也变多了。原来一周
双重AI提效：单品快速增量5万美刀复盘
Grace，做跨境TikTok英美市场已有4年。她从0到1把完整流程跑通，经历过弯路也收获过回报，同时也是AI出海电商加速器的创始人。这次分享的主轴是《AI员工×xAI工作流Skill：双重AI提效实践，单品快速倍增5万美刀》。她强调的并不只是工具本身，而是组织如何调整、人怎么带、业务如何真正跑起来。围绕电商的降本增效，她会讨论哪些环节最值得引入AI，投入产出比该怎么核算，以及怎样让团队愿意使用AI而不是产生抵触。通过“1个智能体+运营团队”的组合，效率可达到传统3到5个团队的水平，并能把全链路合规风险降
AI提效的真正障碍：组织而非技术
2026年2月27日，Jack Dorsey（Twitter联合创始人，现掌管支付公司Block）发了一封全员信。Block，从10000人砍到6000人，一次裁掉40%。他的理由只有一句话："AI改变了运营一家公司的意义。"消息出来那天，评论区分成两派。一派说太残忍了，另一派说早该这么干。股价当天涨了17%，华尔街投了赞成票。但几乎没有人问一个更关键的问题：为什么大多数公司用了AI，一个人都没省下来？Dorsey做了一件事，大多数公司没做——他不是给老组织装了AI，他是重新设计了组织本身
AI时代真正的护城河：不是你的AI技能，而是这个
先做个自我介绍，我是晴天，目前任职于一家电商企业，专职负责将AI技术落地到业务场景中提升效率。接触AI应用已近三年时间，最初只把它当作一个智能对话工具，如今它已深度融入我的工作全流程，这种认知转变远比想象中来得迅猛。因此今天探讨的并非纸上谈兵的理论，而是我日常真实践行的功课。我更想分享一些切身体会：在当下这个节点，个体该如何锚定自身坐标，借助AI实现价值倍增。我们接受的教育体系始终传递一个理念：大脑储备的知识量决定个人价值。这是工业时代的运行法则。然而这套规则如今已全面崩塌。耗费三年时光记忆的信息，他人借
第12篇：AI别只会聊，先提效再谈赚钱
昨天午休在公司楼下排队买饭时，我听到旁边有人随口提了一句：很多人把 AI 的价值想得很简单：是不是“会聊天”。可对我们这种上有老下有小、代码还得一行行敲的人来说，真正的价值就一个——它能不能把你今天手里的活儿做得更快、更稳、更值钱。这篇想聊的重点是 AI 提效，但不打算讲什么玄之又玄的概念，也不是劝你立刻跳去创业。更现实一点：普通程序员别急着用 AI 去直接赚钱，先用它把手头那 4 类高频任务彻底跑顺；等跑顺了，里面自然会长出赚钱的机会。让 AI 工具真正“变现”的前提，不是你刷了多少概念、会不会几个花活